大數據熱潮中:如何把海量數據變成現金？

2015-06-17 15:20 作者：admin

　　大數據變現是大數據熱潮中最現實的話題之一。西班牙電信、沃達豐電信、DHL等企業在大數據變現方面率先開始了探索，以下為大家呈現他們在這一領域的4種創意和途徑。

　　西班牙電信：開發“Smart Steps”喚醒沉睡的數據

　　目前電信運營商的語音收入正在大幅下滑，但他們擁有龐大的客戶群，每一位手機用戶的每次觸控手機都會產生數據，這些數據以及用戶的大量個人信息會被存儲在電信運營商的系統中，因此，電信運營商都試圖在上述數據產品方面挖掘價值（如意客），從而彌補傳統語音收入的不足。

　　近些年，西班牙電信做了很多大數據變現的研究，非常有名的是“Smart Steps”大數據產品，可以為零售商、政府機構和交通部門提供大數據服務。據西班牙電信哥倫比亞公司商業智能總監Alvaro Ramirez介紹，在Smart Steps產品誕生之前，西班牙電信哥倫比亞公司的大量數據都是沉睡的。一開始西班牙電信并沒有想到要把它變現，只是為了創造社會福利，服務于社會，同時也希望能夠帶動公司的轉型。

　　關于Smart Steps，首先，西班牙電信哥倫比亞公司會把所有的數據進行匯總，然后，為其他機構提供數據的時候，只提供不具名的數據，盡管他們非常清楚每一個數據屬于哪一個客戶。Smart Steps采用統計學進行數據的計算和分析，從而使數據不僅適用于西班牙電信哥倫比亞公司自己的客戶群，還可以用于其他機構的人口分析。

　　隨后，西班牙電信哥倫比亞公司開始和政府進行合作，因為政府部門經常會對一些大的市政、基礎設施項目進行投資。比如，西班牙電信哥倫比亞公司會為市一級的政府提供這個城市的市民在城市中流動的規律，比如從A點到B點的流動人群數量，從而幫助市政府決定到底在A點到B點之間是應該修一條路，還是去建一條地鐵更加合理。

　　除此之外，Smart Steps還可以被用于大型流行疾病前的預警，例如，西班牙電信哥倫比亞公司和醫療衛生機構合作，一旦發現某個社區有不少人診斷得了某種疾病，此疾病還有爆發傳染的趨勢，基本就可以判斷此病具有傳染性，從而要求病人待在自己家中，避免去傳染別人。

　　Smart Steps也進行了商業化應用方面的嘗試。比如，由于Smart Steps的數據很豐富，不管是客戶性別等個人信息，還是客戶的需求、客戶的品位、客戶個人移動的模式等數據都涵蓋在內，因此Smart Steps可以更好地幫助企業進行一個廣告投放。因為男士和女士在消費選擇方面的區別非常大，Smart Steps可以幫助企業去辨別某個顧客是男性消費者還是女性消費者，從而進行細分化的廣告投放，或產品推介。

　　西班牙電信公司利用地理位置數據信息，通過運營商的網絡數據，可以精確統計人口駐流的情況，為當地的零售商提供開店精確的選址服務。在精確統計人口駐流的情況之后，形成細分的可視化網格，還可以分析出區域內人口的消費情況，從而制定選址分析報告，輔助銀行網點進行精確的選址。

　　沃達豐電信：與第三方合作開發數據商用

　　沃達豐電信是全球最早進行數據管控、數據治理、商業智能應用和大數據變現的大型電信運營商之一。據沃達豐荷蘭公司商業智能經理Bart Cloosen介紹，幾年前，沃達豐電信荷蘭公司不同的數據部門有自己的數據，而且每一個數據部門、每一個工作人員都在做自己的數據。隨后他們開始進行數據整合，并建立了一個新的部門——一個由50名BI方面的專家組成的商業智能能力中心，負責管理公司內所有的數據。這個中心與各個業務部門緊密合作，提供他們所需要的數據，并且直接向沃達豐荷蘭公司的CEO匯報工作。

　　歐洲尤其是荷蘭，對于個人數據隱私保護的法規非常嚴格。一般消費者登錄任何一個網站，在他們不知情的情況下，這個網站會有一個Cookie把他們的個人數據、訪問的歷史數據都保存下來。但是在荷蘭，消費者登錄任何一個網站，每個網站都會自動會彈出一個窗口，問她是否允許Cookie記錄、并存儲她的個人數據。因此，沃達豐電信荷蘭公司非常尊重客戶的隱私，參照政府隱私保護的條例，專門打造了大數據應用模型。

　　在大數據變現在方面，沃達豐電信荷蘭公司在與第三方合作伙伴合作之前，會把所有的數據，比如個人的署名等信息都去掉，再把這些客戶數據分類提供給第三方合作伙伴，第三方的合作伙伴會幫沃達豐電信荷蘭公司銷售數據，主要銷售給政府部門，尤其是市政府級別的部門，主要應用于專門負責軌道交通、高速路管理的部門。在一些盛大的活動，沃達豐電信荷蘭公司會聯合軌道交通、高速路管理的部門預測會有多少人，可能在某一個時間點會聚集在某一個相同的地方，判斷是不是人流過大、風險過高，有沒有必要采取一些分流的措施或者關閉某一條高速公路等。

　　在解決電信用戶隱私方保護方面，沃達豐電信荷蘭公司商業智能經理Bart Cloosen表示，目前比較通行的做法是“讓手機用戶自己主動選擇是否同意把自己的個人信息公開，如果手機用戶同意，運營商會給予一定的優惠或話費獎勵等”。

　　DHL：基于大數據分類挖掘客戶價值和開發新業務

　　DHL隸屬于全球領先郵政和物流集團 Deutsche Post DHL,下屬三個業務部分:DHL Express、DHL Global Forwarding 以及 Freight and DHL Supply Chain。DHL的業務遍布全球220個國家和地區，是全球國際化程度最高的公司。

　　DHL通過大數據可以對每次運輸的成本、收入和收益率進行核算，根據客戶收入、客戶息稅前利潤把客戶劃分為A、B、C、D四類， 包括業務量很大、利潤也很高的客戶，業務量大卻不掙錢的客戶，業務量不大卻掙錢的客戶，以及業務量不大也不掙錢的客戶。根據業務量很大、利潤也很高的客戶和業務量不大卻掙錢的客戶，DHL會加強與這類客戶的互動，維持好客戶關系。對于業務量大卻不掙錢的客戶，DHL通過大數據分析出具體的原因，到底是DHL的原因導致的運輸成本較高，還是客戶自身問題，比如有些客戶會把偏遠地方的運輸業務交給DHL完成，這些運輸成本很高，往往很難賺錢。基于大數據，DHL能夠清晰的掌握運輸成本，并合理定價。(IT外包)

　　據DHL Express運營控制部門副總裁Graeme Aitken介紹，通過大數據分析，DHL發現，在B2C業務中，客戶交付階段的成本在整個運輸成本中的占比很大，尤其是，當客戶不在家時，或者二次投遞也不在家時，或客戶快遞的商品還需要支付海關關稅時，交付成本成倍上升。至于交付成本的具體數據，Graeme Aitken不愿意詳細透露。

　　為此，DHL基于大數據分析在最后交付方面進行大量投入，比如要求客戶提供電子郵件地址，及電話，在送貨之前，提前讓快遞員去聯系客戶，確保能夠投遞到正確的地方。如果商品要付稅，要求客戶在網上先完成付稅過程，不接收現金付稅。

　　在德國，DHL創新推出了“汽車交付”、“包裹墻”的做法?！捌嚱桓丁笔荄HL目前剛剛聯合沃爾沃汽車開發的新項目。如果客戶的車是沃爾沃汽車，DHL可以讓快遞員把貨品直接交付到客戶的汽車中，因為DHL知道客戶現在把這輛汽車停在了什么地方，快遞員擁有一次性打開客戶汽車的權限，可以把后備箱打開并把貨品放進去。

　　“包裹站”是DHL在某些人流量大的地方專門建立的一面墻壁，上面有很多個儲物柜，可以專門寄存物品。當客戶的貨品要投遞的時候，DHL會將一個代碼發送到客戶的手機上，或者發送到郵箱中，客戶用這個代碼到離他最近的包裹站，找到他的盒子，然后用代碼打開這個盒子，就可以把貨品拿出來了。在加油站附近，DHL都會有這樣的設施。這些創新的應用都是DHL自己開發。

　　Graeme Aitken認為，這些實驗如果能夠驗證行之有效，而且客戶也同意這樣操作，那么在任何地方都可以實現交付了，如車站的儲物箱、加油站、汽車，或者超市等。

　　基于電信大數據+移動廣告商的情境感知型“移動廣告”

　　據Teradata天睿公司國際集團通信、媒體及娛樂業卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra介紹，目前有一種新型的電信大數據變現應用——基于電信大數據的情境感知型“移動廣告”。比如在某一個人流密集的位置，會形成一種情境感知，業界把它稱為一個位置圈。在這個位置圈中會走過不同的人，電信運營商可以根據路過這個位置圈的每一個人當時的具體行為，為路過者發送一個與他相關的廣告。這就是根據具體人，在某一個指定的商圈位置，根據情境感知，結合消費者的個人行為彈出的廣告。這種應用需要企業有一個全球綜合的客戶信息資料，并結合移動廣告商的應用進行開發。（IT服務平臺）

　　手握巨量客戶數據卻沒有發揮數據價值，因此全球電信業對大數據變現的探索顯得頗為積極。Daniel Rodríguez Sierra認為，當前全球不同電信運營商在大數據變現方面的做法都不同，有的做得比較極致，比如專門針對數據變現成立新部門。

　　大數據變現分兩種情況，一種是內部的，一種是外部的。內部數據變現分成三種形式：第一種是銷售數據和洞察力，主要銷售位置信息和時間信息。如我們會知道一個人，他在什么時間出現在什么地點，如電信運營商針對零售業的B2B模式，幫助零售業更好的進行客戶細分，再針對具體的消費者進行零售服務的推薦。

　　第二種應用是匯總群體行為數據的分類，即在不同的地點、特定的時間，大量的人流的信息。這樣的應用主要是針對政府部門和交通運輸行業。

　　第三種應用是大數據分析價值比較高的部分，把它稱為預測性的分析。它的生意模式是針對不同的企業客戶。比如電信運營商所擁有的數據是客戶的不同數據，并放在大的數據庫中，而銀行要推出一個產品，銀行可以委托電信運營商根據電信運營商自己的客戶數據庫中的數據來做關聯性的數據分析，可以應用于比如銀行推出的分期付款類型的產品，或者其他分期的，并根據每一期付的款項不同做出的分析結果。這樣類型的客戶，除了銀行外，還可以是保險公司、航空公司、媒體內容銷售型的公司等，只要是互聯的相關行業，都可以進行這方面的應用。

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